ClickHouse性能优化?试试物化视图

原创
04/07 08:55
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一、前言

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS);目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。

 

二、概念

数据库中的 视图(View) 指的是通过一张或多张表查询出来的 逻辑表 ,本身只是一段 SQL 的封装并 不存储数据

物化视图(Materialized View) 与普通视图不同的地方在于它是一个查询结果的数据库对象(持久化存储),非常趋近于表;物化视图是数据库中的预计算逻辑+显式缓存,典型的空间换时间思路,所以用得好的话,它可以避免对基础表的频繁查询并复用结果,从而显著提升查询的性能。

在传统关系型数据库中,Oracle、PostgreSQL、SQL Server等都支持物化视图,而作为MPP数据库的ClickHouse也支持该特性。

file

 

三、ClickHouse物化视图

ClickHouse中的物化视图可以挂接在任意引擎的基础表上,而且会自动更新数据,它可以借助 MergeTree 家族引擎(SummingMergeTree、Aggregatingmergetree等),得到一个实时的预聚合,满足快速查询;但是对 更新删除 操作支持并不好,更像是个插入触发器。

创建语法:

CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name] [ENGINE = engine] [POPULATE] AS SELECT ...

POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略:

  • 若有POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入,类似于 create table ... as
  • 若无POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据

ClickHouse 官方并不推荐使用populated,因为在创建视图过程中插入表中的数据并不会写入视图,会造成数据的丢失。

 

四、案例

4.1. 场景

假设有一个日志表 login_user_log 来记录每次登录的用户信息,现在需要按用户所属地为维度来统计每天的登录次数。

PS:这种 只有新增记录,没有更新删除的记录表就非常适合使用 物化视图 来优化统计性能

 

正常的聚合SQL如下:city为用户所属地,login_date为登录时间

select city, login_date, count(1) login_cnt
from login_user_log
group by city, login_date

增加 物化视图 后的架构如下图所示:

file

 

4.2. 建表

创建基础表:基础表使用 SummingMergeTree 引擎,进行预聚合处理

CREATE TABLE login_user_log_base
(
    city String,
		login_date Date,
    login_cnt UInt32
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (city, login_date)

SummingMergeTree表引擎主要用于只关心聚合后的数据,而不关心明细数据的场景,它能够在合并分区的时候按照预先定义的条件聚合汇总数据,将同一分组下的多行数据汇总到一行,可以显著的 减少存储空间并加快数据查询的速度

 

创建物化视图:用户在创建物化视图时,通过 AS SELECT ... 子句从源表中查询需要的列,十分灵活

CREATE MATERIALIZED VIEW if not exists login_user_log_mv 
TO login_user_log_base 
AS 
SELECT city, login_date, count(1) login_cnt
from login_user_log
group by city, login_date

使用 TO 关键字关联 物化视图基础表,需要自己初始化历史数据。

 

4.3. 查询统计结果

使用物化视图查询

SELECT city, login_date, sum(login_cnt) cnt
from login_user_log_mv
group by city, login_date

注意:在使用物化视图(SummingMergeTree引擎)的时候,也需要按照聚合查询来写sql,因为虽然 SummingMergeTree 会自己预聚合,但是并不是实时的,具体执行聚合的时机并 不可控

 

总结

  1. 在创建 MV 表时,一定要使用 TO 关键字为 MV 表指定存储位置,否则不支持 嵌套视图(多个物化视图继续聚合一个新的视图)
  2. 在创建 MV 表时如果用到了多表联查,不能为连接表指定别名,如果多个连接表中存在同名字段,在连接表的查询语句中使用 AS 将字段名区分开
  3. 在创建 MV 表时如果用到了多表联查,只有当第一个查询的表有数据插入时,这个 MV 才会被触发
  4. 在创建 MV 表时不要使用 POPULATE 关键字,而是在 MV 表建好之后将数据手动导入 MV 表
  5. 在使用 MV 的聚合引擎时,也需要按照聚合查询来写sql,因为聚合时机不可控

 

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